Ambalaj Üzerindeki Sayısal ve Duyusal Bilgi Tercihlerine Göre Makine Öğrenmesi Yaklaşımı ile Tüketicilerin Sınıflandırılması

Abstract

Günümüzde tüketicilerin satın alma alternatiflerinin artması ile birlikte firmaların tüketicilerin satın alma davranışlarını etkileyen faktörleri incelemesi ve nelere dikkat ettiğini iyi tespit etmesi gerekmektedir. Bu çalışmanın amacı, tüketicilerin satın alma davranışlarını etkileyen pek çok bütünleşik faktörlerden sayısal ve duyusal verilerden tüketiciler tarafından hangisinin tercih edildiğini tespit etmek ve tüketicilerin satın alma davranışlarında ambalaj üzerinde en çok hangi bilgileri dikkate aldığını tespit etmektir. Çalışmada tüketiciler tercih ettikleri bilgi türüne göre makine öğrenmesi yöntemi kullanılarak modellenmeye çalışılmıştır. Araştırmanın verileri anket tekniği kullanılarak toplanmıştır. Örneklem seçimi uygunluk örneklemesi yöntemi kullanılarak yapılmıştır. Çalışmada 18 adet makine öğrenmesine dayalı yöntem kullanılarak tüketiciler sınıflandırılmaya çalışılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre tüketicilerin sayısal ve duyusal bilgi tercihlerine göre iki grupta sınıflandırılabileceği ve makine öğrenmesi algoritmalarından Linear Support Vector Machine (LSVM) yönteminin bu sınıflandırmayı yapan en iyi algoritma olduğu sonucuna varılmıştır. Tüketici sınıflandırmasında büyük veri analizi yöntemlerinin pazarlama alanında kullanılması çalışmanın yazına katkısıdır. Uygulamada ambalaj tasarımcılarının hedef kitlelerinin bilgi ihtiyacı türünün belirlenmesi, ambalaj üzerinde yer alacak bilgilerin tasarlanmasında kullanılabilir.